ECCV 2020 目标检测论文大盘点（49篇论文）

目标检测

2D 目标检测

End-to-End Object Detection with Transformers

DETR：基于Transformers的端到端目标检测

作者单位：巴黎第九大学, Facebook AI
论文：https://arxiv.org/abs/2005.12872
代码：https://github.com/facebookresearch/detr
中文解读：目标检测新坑来了！对标Faster R-CNN！FAIR提出DETR：用Transformers来进行端到端的目标检测

BorderDet: Border Feature for Dense Object Detection

BorderDet：用于密集目标检测的边界特征

作者单位：旷视科技, 西安交通大学
论文：https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/2211_ECCV_2020_paper.php
代码：https://github.com/Megvii-BaseDetection/BorderDet
中文解读：

Corner Proposal Network for Anchor-free, Two-stage Object Detection

作者单位：国科大, 华为, 华中科大, 鹏城实验室
论文：https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/492_ECCV_2020_paper.php
代码：https://github.com/Duankaiwen/CPNDet
中文解读：ECCV 2020 Oral | 旷视提出BorderDet：用边界特征做目标检测

TIDE: A General Toolbox for Identifying Object Detection Errors

作者单位：佐治亚理工学院
主页：https://dbolya.github.io/tide/
论文：https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/849_ECCV_2020_paper.php
代码：https://github.com/dbolya/tide
中文解读：暂无

Chained-Tracker: Chaining Paired Attentive Regression Results for End-to-End Joint Multiple-Object Detection and Tracking

作者单位：腾讯优图, 复旦大学, NAIST
论文：https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/1624_ECCV_2020_paper.php
代码：https://github.com/pjl1995/CTracker
中文解读：暂无

Side-Aware Boundary Localization for More Precise Object Detection

作者单位：香港中文大学, 南洋理工大学, 商汤科技, 浙江大学, 中科大
论文：https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/2272_ECCV_2020_paper.php
代码：https://github.com/open-mmlab/mmdetection
中文解读：暂无

AABO: Adaptive Anchor Box Optimization for Object Detection via Bayesian Sub-sampling

作者单位：清华大学, 华为诺亚
论文：https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/3977_ECCV_2020_paper.php
代码：https://github.com/wwdkl/AABO
中文解读：清华&华为提出AABO：自适应最优化Anchor设置，性能榨取的最后一步 | ECCV 2020 Spotlight

Cheaper Pre-training Lunch: An Efficient Paradigm for Object Detection

作者单位：悉尼大学, 中科院, 国科大, 商汤科技
论文：https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/536_ECCV_2020_paper.php
代码：暂无
中文解读：暂无

Soft Anchor-Point Object Detection

作者单位：卡内基梅隆大学
论文：https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/721_ECCV_2020_paper.php
代码：暂无
中文解读：暂无

Point-Set Anchors for Object Detection, Instance Segmentation and Pose Estimation

作者单位：微软亚洲研究院, 北京大学
论文：https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/1162_ECCV_2020_paper.php
代码：暂无
中文解读：暂无

MimicDet: Bridging the Gap Between One-Stage and Two-Stage Object Detection

作者单位：商汤科技, 香港中文大学
论文：https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/2209_ECCV_2020_paper.php
代码：暂无
中文解读：暂无

Dynamic R-CNN: Towards High Quality Object Detection via Dynamic Training

作者单位：中科院, 国科大, 图森未来
论文：https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/2335_ECCV_2020_paper.php
代码：https://github.com/hkzhang95/DynamicRCNN
中文解读：暂无

OS2D: One-Stage One-Shot Object Detection by Matching Anchor Features

作者单位：俄罗斯国家研究型高等经济大学, Yandex, http://mirum.io
论文：https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/2424_ECCV_2020_paper.php
代码：https://github.com/aosokin/os2d
中文解读：暂无

Large Batch Optimization for Object Detection: Training COCO in 12 Minutes

作者单位：中科院, 国科大, 北京大学, 鹏城实验室等
论文：https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/3790_ECCV_2020_paper.php
代码：暂无
中文解读：ECCV 2020 | 12分钟训练COCO模型！中科院提出：矩衰减优化的目标检测快速训练方法

Hierarchical Context Embedding for Region-based Object Detection

作者单位：南京大学, 旷视科技
论文：https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/3819_ECCV_2020_paper.php
代码：暂无
中文解读：暂无

Dive Deeper Into Box for Object Detection

作者单位：香港中文大学, 腾讯优图, 思谋科技
论文：https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/4095_ECCV_2020_paper.php
代码：暂无
中文解读：暂无

Probabilistic Anchor Assignment with IoU Prediction for Object Detection

作者单位：XL8公司, 高通(韩国)
论文：https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/5041_ECCV_2020_paper.php
代码：https://github.com/kkhoot/PAA
中文解读：暂无

HoughNet: Integrating near and long-range evidence for bottom-up object detection

作者单位：中东技术大学, 安卡拉大学
论文：https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/5063_ECCV_2020_paper.php
代码：https://github.com/nerminsamet/houghnet
中文解读：ECCV2020 | HoughNet：将投票机制引入目标检测，整合局部和全局信息

Learning Data Augmentation Strategies for Object Detection

作者单位：谷歌大脑
论文：https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/5865_ECCV_2020_paper.php
代码：https://github.com/tensorflow/tpu/tree/master/models/official/detection
中文解读：暂无

Quantum-soft QUBO Suppression for Accurate Object Detection

作者单位：宾夕法尼亚州立大学
论文：https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/6621_ECCV_2020_paper.php
代码：暂无
中文解读：暂无

Dense RepPoints: Representing Visual Objects with Dense Point Sets

作者单位：北京大学, 香港中文大学, 浙江大学, 上海交通大学, 多伦多大学, 微软亚洲研究院
论文：https://arxiv.org/abs/1912.11473
代码：https://github.com/justimyhxu/Dense-RepPoints
中文解读：

Representation Sharing for Fast Object Detector Search and Beyond

作者单位：码隆科技
论文：https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/3266_ECCV_2020_paper.php
代码：暂无
中文解读：暂无

旋转目标检测

PIoU Loss: Towards Accurate Oriented Object Detection in Complex Environments

作者单位：扩博智能Clobotics, 上海交通大学, 多媒体大学
论文：https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/3087_ECCV_2020_paper.php
代码：https://github.com/clobotics/piou
数据集：https://github.com/clobotics/piou
中文解读：暂无

Arbitrary-Oriented Object Detection with Circular Smooth Label

作者单位：上海交通大学
论文：https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/666_ECCV_2020_paper.php
代码：https://github.com/Thinklab-SJTU/CSL_RetinaNet_Tensorflow
中文解读：ECCV 2020 | 上海交大提出CSL：遥感旋转目标检测新方法

视频目标检测

Video Object Detection via Object-level Temporal Aggregation

作者单位：加州大学美熹德分校, 腾讯, 字节跳动, 谷歌
论文：https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/2107_ECCV_2020_paper.php
代码：暂无
中文解读：暂无

Learning Where to Focus for Efficient Video Object Detection

作者单位：中科院, 国科大, 香港中文大学, 地平线机器人
论文：https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/2475_ECCV_2020_paper.php
代码：https://github.com/jiangzhengkai/LSTS
中文解读：暂无

Mining Inter-Video Proposal Relations for Video Object Detection

作者单位：中科院, 蒙纳士大学
论文：https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/3764_ECCV_2020_paper.php
代码：https://github.com/youthHan/HVRNet
中文解读：暂无

CenterNet Heatmap Propagation for Real-time Video Object Detection

作者单位：图卢兹大学
论文：https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/4943_ECCV_2020_paper.php
代码：暂无
中文解读：暂无

弱监督目标检测

Many-shot from Low-shot: Learning to Annotate using Mixed Supervision for Object Detection

作者单位：华为诺亚, Mila Montr´eal, 牛津大学
论文：https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/438_ECCV_2020_paper.php
代码：
中文解读：

Enabling Deep Residual Networks for Weakly Supervised Object Detection

作者单位：厦门大学, Pinterest, 南方科技大学, 腾讯优图
论文：https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/479_ECCV_2020_paper.php
代码：https://github.com/shenyunhang/DRN-WSOD
中文解读：

UFO²: A Unified Framework towards Omni-supervised Object Detection

作者单位：伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校, NVIDIA
论文：https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/3205_ECCV_2020_paper.php
代码：https://github.com/NVlabs/wetectron
中文解读：暂无

Boosting Weakly Supervised Object Detection with Progressive Knowledge Transfer

作者单位：伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校, 微软
论文：https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/5495_ECCV_2020_paper.php
代码：https://github.com/mikuhatsune/wsod_transfer
中文解读：暂无

Improving Object Detection with Selective Self-Supervised Self-Training

作者单位：中佛罗里达大学, 谷歌
论文：https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/6837_ECCV_2020_paper.php
代码：暂无
中文解读：暂无

域自适应目标检测

Prior-based Domain Adaptive Object Detection for Hazy and Rainy Conditions

作者单位：约翰斯·霍普金斯大学
论文：https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/2270_ECCV_2020_paper.php
代码：暂无
中文解读：暂无

Collaborative Training between Region Proposal Localization and Classification for Domain Adaptive Object Detection

作者单位：中山大学
论文：https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/2920_ECCV_2020_paper.php
代码：https://github.com/GanlongZhao/CST_DA_detection
中文解读：暂无

Domain Adaptive Object Detection via Asymmetric Tri-way Faster-RCNN

作者单位：重庆大学
论文：https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/4600_ECCV_2020_paper.php
代码：暂无
中文解读：暂无

Adaptive Object Detection with Dual Multi-Label Prediction

作者单位：滴滴出行, 卡尔顿大学
论文：https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/5992_ECCV_2020_paper.php
代码：暂无
中文解读：暂无

Every Pixel Matters: Center-aware Feature Alignment for Domain Adaptive Object Detector

作者单位：Academia Sinica, NEC Labs, 台湾交通大学, 加州大学美熹德分校, 谷歌
主页：https://chengchunhsu.github.io/EveryPixelMatters/
论文：https://arxiv.org/abs/2008.08574
代码：https://github.com/chengchunhsu/EveryPixelMatters
中文解读：暂无

Adapting Object Detectors with Conditional Domain Normalization

作者单位：香港中文大学, 商汤科技
论文：https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/1358_ECCV_2020_paper.php
代码：暂无
中文解读：暂无

Few-Shot 目标检测

Multi-Scale Positive Sample Refinement for Few-Shot Object Detection

作者单位：北京航空航天大学
论文：https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/2581_ECCV_2020_paper.php
代码：https://github.com/jiaxi-wu/MPSR
中文解读：暂无

Few-Shot Object Detection and Viewpoint Estimation for Objects in the Wild

作者单位：居斯塔夫·埃菲尔大学, 法雷奥
论文：https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/2712_ECCV_2020_paper.php
代码：暂无
中文解读：暂无

水下目标检测

Dual Refinement Underwater Object Detection Network

作者单位：南京邮电大学, 中科院
论文：https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/3425_ECCV_2020_paper.php
代码：https://github.com/Peterchen111/FERNet
中文解读：暂无

目标检测对抗攻击

APRICOT: A Dataset of Physical Adversarial Attacks on Object Detection

作者单位：MITRE公司
论文：https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/3632_ECCV_2020_paper.php
代码：暂无
数据集：暂无
中文解读：暂无

Making an Invisibility Cloak: Real World Adversarial Attacks on Object Detectors

作者单位：马里兰大学帕克分校, Facebook AI
论文：https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/1425_ECCV_2020_paper.php
代码：暂无
中文解读：暂无

New Threats against Object Detector with Non-local Block

作者单位：南洋理工大学
论文：https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/3508_ECCV_2020_paper.php
代码：暂无
中文解读：暂无

其他2D目标检测

GeoGraph: Graph-based multi-view object detection with geometric cues end-to-end

作者单位：南布列塔尼大学, 苏黎世联邦理工学院
论文：https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/292_ECCV_2020_paper.php
代码：
中文解读：

Object Detection with a Unified Label Space from Multiple Datasets

作者单位：西北大学, NEC Labs, 加利福尼亚大学圣迭戈分校
主页：http://www.nec-labs.com/~mas/UniDet/
论文：
代码：暂无
数据集：http://www.nec-labs.com/~mas/UniDet/resources/UOD_dataset_ECCV20.zip
中文解读：暂无

LabelEnc: A New Intermediate Supervision Method for Object Detection

作者单位：北京邮电大学, 同济大学, 旷视
论文：https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/5115_ECCV_2020_paper.php
代码：暂无
中文解读：暂无

PackDet: Packed Long-Head Object Detector

作者单位：中科院, EvaVisdom科技
论文：https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/1821_ECCV_2020_paper.php
代码：暂无
中文解读：暂无

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